基于非稀疏字典处理实现对低分辨率图像进行超分辨率处理

用与快速稀疏编码，matlab源码，不知道大家看过没

十字链表存储稀疏矩阵算法，实现两个矩阵的乘法运算

一种基于雨线主方向自适应的全局稀疏去雨模型.pdf

SpConv：PyTorch空间稀疏卷积库 这是一个空间稀疏的卷积库，例如但速度更快且易于阅读。 该库提供稀疏卷积/转置，子流形卷积，逆卷积和稀疏maxpool。 2020-5-2，我们在此版本的spconv中添加了ConcatTable，JoinTable，AddTable和Identity函数，以构建ResNet和Unet。 码头工人： docker pull scrin/dev-spconv ，包含python 3.8，cuda 10.1，鱼壳，最新的pytorch和tensorflow。 在Ubuntu 16.04 / 18.04上安装 如果您使用的是pytorch 1.4+，并且遇到“ nvcc致命：未知-Wall”，则需要转到割炬软件包目录并在Caffe2Targets.cmake的INTERFACE_COMPILE_OPTIONS中删除包含“ -Wall”的标志。 此项

用于训练Submanifold稀疏卷积网络的Torch/PyTorch库

Efficient sparse coding algorithms对应源码，L1-norm约束

= 关于稀疏表示方法的整理与总结

使用稀疏自编码器实现高光谱图像异常探测 其中包含： 1、训练部分 train_SAE_pytorch.py 2、探测部分 Anomaly_detection.py 3、用到的读取数据集的函数 datasets.py 4、圣地亚哥机场高光谱数据集 sandiego_plane.mat

核稀疏表示分类（KSRC）是稀疏表示分类的非线性扩展，显示了其在高光谱图像分类中的良好性能。 但是，KSRC仅考虑无序像素的光谱，而没有在空间相邻数据上合并信息。 本文提出了一种对空间光谱核稀疏表示的相邻滤波核，以增强对高光谱图像的分类。 这项工作的新颖性在于：1）提出了空间光谱KSRC框架； 2）通过核特征空间中的邻域滤波来测量空间相似度。 在几个高光谱图像上的实验证明了该方法的有效性，并且所提出的相邻滤波内核优于现有的空间光谱内核。 此外，所提出的空间光谱KSRC为将来的发展打开了广阔的领域，在其中可以轻松地合并滤波方法。